{"alternate_plural_form":"one","text":"बहुत से उपयोगकर्ता खोज कार्यक्षमता का उपयोग करते समय अंधश्रद्धा का अनुभव करते हैं।"} {"alternate_plural_form":"one","text":"यह अनुभव अविश्वसनीय हो सकता है, विशेषकर जब आप अपनी जानकारी को कुशलतापूर्वक स्थित करने का सही तरीका खोजने के नियंत्रण में नहीं हैं।"} {"alternate_plural_form":"one","text":"यह सवाल अक्सर उन लोगों की जड़ें किए जाते हैं जो लूपर खोज क्षमताओं के कार्य और नियमों को समझने के इच्छुक हैं, लेकिन अपना समय किसी भी तरह से इसे बेकार में खर्च करते हैं।"} {"alternate_plural_form":"one","text":"इस आर्टिकल का उद्देश्य लूपर की खोज क्षमताओं की व्याख्या करना है, उपयोगकर्ताओं के सामने आने वाली सामान्य समस्याओं का समाधान करना है, और इसे सुधारने के लिए उपयोगी टिप्स प्रदान करना है।"}

अंत में, आपको दिखाई देगा कि आप Looker खोज का अधिक प्रभावी ढंग से उपयोग करने के लिए अधिक शक्तिशाली महसूस करेंगे, न कि यह कैसे काम करता है, बल्कि डेटा की जटिलताओं को नेविगेट करने के लिए रणनीतियाँ खोजते हुए।

Looker खोज का कैसे कार्य करता है

लुकर सर्च का उद्देश्य यह है कि इसकी लचीली और संरचित क्षमताओं के माध्यम से डेटा खोज को सुगम बनाना। हालांकि, इसे सीधा लग सकता है, लेकिन समझने के लिए विभिन्न घटक हैं जो आपके खोज अनुभव को सुधारने में मदद कर सकते हैं। अपनी मूल तत्व में, लुकर सर्च एक शक्तिशाली इंडेक्सिंग सिस्टम का उपयोग करता है जो डेटासेट और डैशबोर्ड को त्वरित पुनर्प्राप्ति के लिए संगठित करता है। इसका मतलब है कि जब आप एक शब्द या वाक्यांश दर्ज करते हैं, तो लुकर अपनी इंडेक्स की सामग्री को जल्दी से संबोधित परिणामों को सामने लाने के लिए स्कैन करता है।

लुकर की एक अद्वितीय विशेषता में से एक यह है कि इसका धुंधली खोज का समर्थन है। यह उपयोगकर्ताओं को परिणाम स्थानांतरित करने में सहायक है जब खोज शब्द अल्पता से गलत तालिका या अस्पष्ट होते हैं। उदाहरण के लिए, अगर आप "बिक्री कोटा" खोजते हैं, लेकिन गलती से "सेल्स उद्धरण" टाइप करते हैं, तो लुकर फिर भी संबंधित डेटा की पहचान कर सकता है। हालाँकि, धुंधली खोज मान्यीकरण की दरकार को बढ़ाने के बावजूद, यह पूरी तरह से अमितन नहीं है; परिणाम उस पर निर्भर कर सकते हैं कि डेटा कैसे संरचित और इंडेक्स किया गया है।

एक और पहलू यह है कि फ़िल्टर की उपलब्धता की विचारण करें। उपयोगकर्ताएँ तिथि सीमाओं या डेटा प्रकारों जैसे विशिष्ट मापदंडों पर आधारित खोज परिणामों को घटा सकते हैं। यह क्षमता विशेष रूप से उपयोगी है बड़ी संगठनों के लिए जहाँ डेटा परियोजनाओं या विभागों के बीच डेटा बहुत भिन्न होता है। तथापि, कुछ उपयोगकर्ता फ़िल्टर विकल्पों को सीमित पाएंगे, निश्चित संदर्भों में ग्रैन्यूलरिटी गायब हो सकती है।

सार्वभौमिक रूप से, इन नींवाई तत्वों को समझने से आप लुकर की क्षमताओं का अधिक समर्थन कर सकते हैं। जब आप सूचीकरण, धुंधला खोज और फ़िल्टरिंग कार्य करने की पहचान करते हैं, तो आप अपने खोज कार्यों को और रणनीतिक ढंग से कर सकते हैं।

लुकर सर्च के साथ सामान्य दर्द बिंदु

• विशिष्ट डेटा ढूंढने में कठिनाई: कई उपयोगकर्ता विशिष्ट डेटासेट या रिपोर्ट खोजने में संघर्ष करते हैं, जो परिणामों की संख्या से अधिक परेशान लग रहे हैं। यह अक्सर उस अप्रासंगिक सूचना की संख्या में छाँटने के रूप में फ्रस्ट्रेशन लाती है।
• अपर्याप्त फ़िल्टरिंग विकल्प: उपयोगकर्ताएँ अक्सर सूचित करते हैं कि फ़िल्टर विकल्प कभी-कभी उनकी आवश्यकताओं को मेटते नहीं हैं, जिनमें डेटा बि�्रों परेशान होने की क्षमता कम होती है। यह सीमा कठिन कर सकती है कि वे स्पष्ट ढंग से क्या देख रहे हैं।
• भ्रामक परिणाम रैंकिंग: खोज परिणामों का क्रम अनियमित लग सकता है, जिससे उपयोगकर्ताओं को तेजी से सबसे प्रासंगिक आइटम्स की पहचान करना मुश्किल होता है। अधिकांश तक यह इच्छा करते हैं कि उनके पास परिणाम कैसे प्रदर्शित होते हैं पर अधिक नियंत्रण हो।
• डेटा शब्दावली में असंगति: विभिन्न टीम अक्सर विभिन्न डेटासेट्स के लिए विभिन्न शब्द उपयोग कर सकती हैं, जिससे खोज के दौरान भ्रम हो सकता है। यह अंसंगति सहयोग में बाधा डाल सकती है, खासकर बड़े संगठनों में जिनमें विभिन्न टीम जुड़े परियोजनाओं पर काम कर रहे हैं।
• Sparse Documentation: नए उपयोगकर्ता अक्सर लुकर सर्च से संबंधित व्याख्यान या मार्गदर्शिकाओं की कमी को पा सकते हैं, जिसे वे बाधाजनक मानते हैं। यह अंतर उपयोगकर्ताओं को समझने में पूरी तरह से कैसे खोज कार्यक्षमता का अधिकतम लाभ नहीं पहुंचने देता।

लुकर खोज परिणाम सुधारने के लिए सहायक सुझाव

• निर्दिष्ट शब्दों का उपयोग करें: खोज करते समय, आपको आवश्यक डेटा से संबंधित अत्यधिक विशिष्ट शब्दों का उपयोग करना चाहिए। जितना सटीक आपके शब्द, उतना ही अच्छे आपके मामले संबंधित परिणाम उभरने की संभावना है।
• फ़िल्टर का पूरा फायदा उठाएँ: उपलब्ध फ़िल्टर विकल्पों का अन्वेषण करने में कुछ समय निवेश करें। अपातित परिणामों की अराजकता को कम करने के लिए किसी भी डेटा प्रकार, परियोजना या समय-सीमानुसार आधार पर अपना खोज संक्षिप्त करके।
• बचे हुए क्वेरी का उठावः यदि आप नियमित रूप से एक ही डेटासेट के लिए खोजते हैं, तो क्वेरी सहेजने का विचार करें। यह सुविधा आपको सामान्य खोजों तक तेजी से पहुंचने देती है, जो आपको डेटा पुनरावृत्ति के दौरान कीमती समय बचाने में मदद करती है।
• खोज परिणाम पर फीडबैक दें: यदि कुछ परिणाम नियमित रूप से गलत हैं, तो जहां संभव हो, फ़ीडबैक दें। उपयुक्त सभी लोग समान नामकरण अनुशासन का उपयोग करें, खोज परिणामों में व्यापक सुधार कर सकता है।
• खोज परिणाम पर प्रतिक्रिया प्रदान करें: यदि कुछ परिणाम लगातार गलत हैं, तो जहां संभव हो, प्रतिक्रिया प्रदान करें। उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया लुकर की खोज एल्गोरिदम की समग्र प्रभावशीलता में सुधार करने में मदद करती है।

अपनी खोज अनुभव को लुकर से आगे बढ़ाएं

हालांकि, लुकर ने खोज के लिए एक सुदृढ़ आधार प्रदान किया है, लेकिन कई टीमें अपने डेटा खोज प्रयासों को कई उपकरणों के माध्यम से एकीकृत करने की जरूरत महसूस करती है। वे जो लुकर के स्वाभाविक क्षमताओं से बाहर की एक बेहतर खोज अनुभव की तलाश में हैं, Guru जैसे मंच खाई पुल कर सकते हैं। गुरु आपको विविध स्रोतों से जानकारी को एकत्र करने की अनुमति देता है जबकि डेटासेट, दस्तावेज़ और सर्वश्रेष्ठ प्रथाओं के बारे में संदर्भ प्रदान करता है।

लुकर को गुरु जैसे उपकरणों के साथ एकीकृत खोज अनुभव प्राप्त करने की संभावना है। यदि आपके संगठन नियमित रूप से कई विश्लेषण प्लेटफ़ॉर्म और सहयोगी उपकरणों के बीच टॉगल करता है, तो यह एकीकृत खोज अनुभव में खासा लाभदायक हो सकता है। गुरु की AI-निर्धारित सुझाव आपके खोज परिणामों को सुधार सकते हैं, जिससे आपको आपके पहुंचे गए निजी विचारों पर विश्वास करने में मदद मिलती है। हालाँकि, यह एक्सटेंशन पूरी तरह से ऐच्छिक है और उसे टीमें चाहती हैं जो केवल वह जो लुकर एकेले प्रदान करती है से अधिक खोजती हैं।

आपकी वर्तमान वर्कफ़्लो को बाहरी उपकरणों के साथ संपूर्ण करने की विचारधारा भलीभाँति करना आपकी कुल उत्पादकता को बढ़ा सकता है और आपके संगठन के अधिक सूचित निर्णय-निर्माण का समर्थन कर सकता है।